SVM算法进行二分类

1.预测类别是1还是2

import numpy as np
X = np.array([[-1, 1], [-2, -1], [3, 1], [2, 1]]) #数据特征
y = np.array([1, 2, 1, 2])  # 数据对应的标签
from sklearn.svm import SVC  # 导入svm的svc类（支持向量分类）
clf = SVC()  # 创建分类器对象
clf.fit(X, y)  # 用训练数据拟合分类器模型
SVC(C=1.0, cache_size=200)
# 用训练好的分类器去预测[0.8, -1]数据的标签[1]
print(clf.predict([[0.8, -1]]))

输出结果：[2]

(表明是类别2)

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